The effects of phytase supplementation on nutrient digestibility, plasma parameters, performance and carcass traits of pigs fed diets based on low-phytate barley without inorganic phosphorus
Notice bibliographique
Résumé
A total of 80 crossbred pigs (25.5 ± 2.6 kg) were assigned to one of eight dietary treatments. A positive control, based on Harrington barley, was formulated to meet requirements for total phosphorus. Three experimental diets (low in total phosphorus) were formulated based on either Harrington barley (0.28% phytate phosphorus) or the low phytate genotypes LP422 (0.14% phytate phosphorus) and LP 635 (0.09% phytate phosphorus). The four diets were fed with and without 1000 FTU kg-1 phytase. Calcium and phosphorus digestibility were significantly higher (P < 0.05) as a result of supplementation with phytase. For the barley diets formulated without dicalcium phosphate, calcium digestibility averaged 69.6, 73.3 and 72.2% while phosphorus digestibility averaged 36.5, 50.5 and 57.7% for pigs fed the Harrington, LP 422 and LP 635 diets, respectively. The addition of phytase to the diet consistently reduced the percentage of phosphorus excreted in feces and fecal phosphorus excretion declined as the level of phytate in the barley declined. The addition of phytase tended to improve weight gain (P < 0.10) and significantly improved feed conversion (P < 0.05). For pigs fed the barley diets formulated without dicalcium phosphate, daily gain averaged 0.90, 0.99 and 1.01 kg d-1 while feed conversion averaged 2.70, 2.39 and 2.38 for the Harrington, LP 422 and LP 635 diets, respectively. The overall results of this experiment indicate that the performance of pigs fed diets containing low-phytate barley formulated without a source of inorganic phosphorus is at least equal to that of pigs fed diets containing normal-phytate barley and inorganic phosphorus. In addition, the increased availability of organic phosphorus reduced the amount of phosphorus excreted thus reducing the amount of phosphorus that can potentially pollute the environment. Key words: Low phytate barley, phytase, pigs, performance, digestibility
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».